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基于肿瘤微环境相关基因集的胃癌预后标志物及相关治疗靶点的鉴定

2020-10-20 科研新知

背景
胃癌患者预后差,由于基因异质性和早期筛查困难,治疗效果有限。在这里,我们开发并验证了一种基于个体化基因集的胃癌预后标志物(GPSGC),并进一步探索了生存相关的调控机制以及GC的治疗靶点。
方法
采用机器学习的方法,以来自5个独立队列的1699例胃癌患者的基因表达数据为基础,建立一个预后模型。对来自三个独立队列的834例GC患者进行了肿瘤微环境分析,包括基质和免疫亚组分、细胞类型、全免疫基因集和免疫调节基因,以探讨GPSGC的调节生存机制和治疗靶点。为了验证GPSGC模型和治疗靶点的稳定性和可靠性,我们对186例GC患者的组织芯片进行了多重荧光免疫组化。以多变量Cox分析为基础,构建了一个包含GPSGC和其他临床危险因素的列线图,并通过两个验证队列进行了验证。
结果
通过机器学习,我们得到了一个最佳的风险评估模型GPSGC,该模型在预测生存率方面比个体预后因子具有更高的准确性。GPSGC评分对GC患者生存率的影响可能与肿瘤微环境中基质成分的重塑有关。具体而言,TGFβ和血管生成相关基因集与GPSGC风险评分和不良预后显著相关。免疫调节基因分析结合实验验证进一步表明,TGFβ1和VEGFB可作为GPSGC预后不良的GC患者的潜在治疗靶点。此外,我们基于GPSGC和其他临床变量开发了一个列线图来预测GC患者的3年和5年总生存率,这比单纯的临床特征显示了更好的预后准确性。
结论
GPSGC模型作为一种基于肿瘤微环境相关基因集的预后标志物,为评估GC患者的生存结局提供了一种有效的方法,并可通过个体化靶向治疗的选择来延长总生存期。
 
Cai WY, Dong ZN, Fu XT, et al. Identification of a Tumor Microenvironment-relevant Gene set-based Prognostic Signature and Related Therapy Targets in Gastric Cancer. Theranostics. 2020;10(19):8633-8647. DOI: 10.7150/thno.47938
 

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